3D Daten Heatmap – einfach den Datenberg finden

Welche Vorteile biete Ihnen die 3D Heatmap?

  • Sie können auf einen Blick die vorhandene Strukturtiefe analysieren,
  • Sie können gezielt Optimierungen einleiten,
  • Sie können das Potential von migRaven.24/7 Data Retention abwägen.

Wenn man nie aufräumt, türmt es sich irgendwann auf. Genau so verhält es sich auch mit den Daten, nur in die umgedrehter Richtung. Die Menge und das Alter an Dokumenten bestimmt die Anzahl der Verzeichnisse, die Anzahl der Verzeichnisse bestimmt die Tiefe der Verzeichnisse. Der Benutzer strukturiert die Ablage ab einer bestimmte Menge immer weiter. Das führt dazu, dass die Daten immer tiefer liegen. Das ist vor allem dann ungünstig, wenn die neuesten Daten in immer tieferen Ebenen liegen.

Dabei sollten die neuesten Daten immer an oberster Stelle liegen. Dann kann der Benutzer diese Dokumente, die wahrscheinlich die höchste Relevanz haben, wesentlich schneller finden und verschwendet keine wertvolle Arbeitszeit mit der Suche. Außerdem werden Folgefehler vermieden, weil z. B. nicht die richtige Version gefunden wird sondern auf einer alten / falschen Version weitergearbeitet wird.

Die 3D Datenanalyse zeigt in drei unterschiedlichen Darstellungen (2D, 3D, Tabelle) den aktuellen Status der Datenstruktur. Der Zugriff auf diese Analyse ist für Data Owner und Administratoren verfügbar.

Start der Analyse im migRaven.24/7 Web Client

Die Analyse ist in der Navigation, im Bereich der Ressource-Analyse, zu finden:


Im nächsten Schritt wählen Sie eine Ressource (1) sowie den Scan-Zeitpunkt (2) aus. Im Standard wird der letzte (aktuellste) Scan Zeitpunkt vorausgewählt. Über das Drop-Down-Menü kann optional auch ein anderer Scan-Zeitpunkt ausgewählt werden. Mit Klick auf „Abfrage starten“ (3) wird der Report geladen.

Mit Klick aufs Bild wird die Originalgröße angezeigt.

Sobald der Report geladen ist, bietet sich folgendes Bild:

Mit Klick aufs Bild wird die Originalgröße angezeigt.

Erklärung zum Report:

  1. Zeitpunkt ab wann Daten als obsolet gelten
    Über das Drop Down Menü können Sie einstellen, ab wann der Report (4) Daten als obsolet ansehen soll. Der Zeitraum reicht von „älter als 30 Tage“ bis „älter als 8 Jahre“. Die Auswirkung des Filters ist in den darunterliegenden Kacheln (4) zu sehen.
  2. Datenvisualisierung
    Wir empfehlen die im Standard vorausgewählte Tabellenansicht. Darüber hinaus sind die 2D und 3D Darstellungen verfügbar.
  3. Tabellenansicht
    Die Zellen der Tabelle sind, auf dem aktuellen Scanstand, verlinkt. Mit Klick auf die Dateianzahl einer Zelle öffnet sich eine Sidebar mit einer Liste der Verzeichnisziele, die in der ausgewählten Alterskategorie / Verzeichnistiefe liegen.
  4. Informationskacheln
    Die Kacheln informieren detailliert zu dem Verhältnis von relevanten zu veralteten Dateien. Sie zeigen u. a. auf, in welcher Verzeichnistiefe die meisten Dateien liegen, wie viel Prozent aller Dateien veraltet sind. Die Angabe zu der Dateianzahl ist, auf dem aktuellen Scanstand, jeweils verlinkt. Mit Klick auf diese Zahlen, öffnet sich eine Sidebar mit der Liste aller Verzeichnisziele, die zu der ausgewählten Informationskachel gehören.
  5. Erklärungstext
    In diesem Text wird ausführlich das Ergebnis des Reports erklärt. Hilfreiche Tipps für eine optimale Verzeichnisstruktur runden den Bericht ab.

Hinweis: Die Sidebar mit der Liste aller enthaltenen Verzeichnissen gibt es nur für Reporte mit dem aktuellsten Scanstand.

Erklärende Tabelle zum Datenberg

Die gefundenen Dokumente werden beim Scan analysiert und die Altersinformationen in migRaven gespeichert. Auf der Basis des Datums der letzten Änderung werden die Dokumente in Alterskategorien (Spalten) einsortiert. Gleichzeitig wird analysiert, in welcher Verzeichnistiefe (Reihen) sich die Dokumente befinden. In den Zellen kann man sehen, wie viele Dokumente es in jedem Bereich gibt. Dort, wo die meisten Dokumente einer Alterskategorie / Verzeichnistiefe gefunden wurden, werden die Zahlen in weiß dargestellt.

Tipp: Mit Klick auf eine Zelle öffnet sich eine Sidebar mit einer Liste zu den zugrundeliegenden Verzeichnissen. Folgende Informationen liefert die Liste: Pfadname, Anzahl der Dateien, benötigter Speicherplatz sowie Altersdiagramm, die Spalten mit diesen Informationen können sortiert werden, um beispielsweise zu ermitteln, in welchem Verzeichnis die meisten Dateien der Auswahl liegen.

Beispiel für eine suboptimale Struktur

In dem nachfolgenden Fall kann man sehen, dass die meisten Dokumente aus den Kategorien „Jünger als 30 Tage“, „1-6 Monate“ und „6-12 Monate“ sich alle in der 7. Verzeichnisebene befinden. Aus Sicht einer effizienten Ablagestruktur ist das eindeutig zu tief.

Neue Daten sollten oben liegen – ältere (obsolete) Daten sollten nach unten und irgendwann rauswandern (mit der Funktion migRaven.Data Retention).

Beispiel für eine optimale Verzeichnisstruktur – migRaven.24/7 aktive Ablage

Wesentlich weniger Dateien, weniger Verzeichnisse, neue Dokumente liegen weiter oben im Verzeichnisbaum, die maximale Verzeichnistiefe wurde reduziert.

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